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文档简介
1、第五讲 路径分析与结构模型,主讲 ：张林,一、回归模型,一、回归模型,二、 全模型,兴趣(x1,2,3)、学生智力(x4,5,6)、自信(x7,8,9)如何影响学业(y1,y2,y3)、课外活动(y4,5,6)和服务热诚 (y7,8,9)? N =500 LY=LY, TE = TD GA 是KSI (x) 对 ETA (y)因子的效应, NE（ETA）NK（KSI）矩阵，与传统的回归系数相似。e.g. GA 3,1 KSI 1 -ETA 3 BE是NENE矩阵，ETA (y)对ETA (y) 的效应。 PS是结构方程残差的协方差矩阵，NENE矩阵。与PH相似，但PS是因子的残差（未被解释的部
2、份）方差。,DA NI=18 NO=500 MA=KM KM SY MO NY=9 NE=3 NX=9 NK=3 PH=SY,FR PS=SY,FI TD=DI,FR TE=DI,FR BE=FU,FI PA LY 3(1 0 0) 3(0 1 0) 3(0 0 1) PA LX 3(1 0 0) 3(0 1 0) 3(0 0 1),FI LY 1 1 LY 4 2 LY 7 3 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 VA 1 LY 1 1 LY 4 2 LY 7 3 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 PA GA 1 1 1 0 0 1 1 0 0 FR BE 2 1 FR PS
3、1 1 PS 2 2 PS 3 3 PS 2 3 OU SS SC MI ND=3,结果解释,=292.51，RMSEA=0.050，NNFI=0.93, CFI=0.94 ，拟合不错 BE 3,2（MI=21.95）及GA 3,3（MI = 21.86）。因为BE3,2理论上不太合理，且ETA2,3间已有相关 故第一个修正模型M2是让GA 3, 3自由估计，2=270.14；GA 3,3 = 0.353，说明增加路径GA 3, 3是合适。 然后考虑要不要减少原有路径。在各因子关系中，BE 2,1= 0.011（SE = 0.052, t = 0.215)的效应最小，可以删除该路径。将模型M2的 BE 2,1固定为0，变成模型M3。,增加自由参数（模型变复杂），模型的卡方会减少；减少自由参数（模型变简单）， 模型的卡方会增加。 如果增加自由参数后，卡方非常显著地减少，说明增加自由参数是值得的。 如果减少自由参数后，
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